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欢迎来到机器学习路线图：免费学习 ML 基础知识的简洁指南！
这个简化的指南将帮助您：
- 了解基本先决条件
- 有效掌握核心机器学习概念
- 为理解高级主题奠定基础
- 为现实世界的机器学习开发做好准备
与令人不知所措的综合指南不同，该路线图经过简化，重点关注来自最佳机器学习教育工作者的最重要主题。目标很简单：让您能够自信地独立探索 ML 主题。
请支持这些资源的作者和创建者！其中许多资源都投入了数百个小时。如果您购买了高级主题部分链接的书籍，请不要忘记在阅读后留下评论！评论对于作者继续工作至关重要。我在整个文档中尽可能多地链接到社交资料。您可以通过关注并喜欢他们的内容来免费支持这些资源的创建者。
让我们开始您的机器学习之旅吧！
目录
- 先决条件
- 基础知识
- 高级主题
- 核心概念
- 语言模型和 NLP
- 深度学习和变形金刚
- 强化学习
- 自然语言处理和计算机视觉
- 学习应用
- 处理数据
- 机器学习工程
- 其他重要主题
- 工作技能
- 免费 GPU
- 其他资源
先决条件
编程
通用编程
Python
- 哈佛大学的 Python 简介
对于初学者
- Google 的 Python 课程
非常适合复习
数据库
- NumPy 团队的 NumPy 教程
- Kaggle 的熊猫课程
数学
基础
高级主题
- 哈佛概率论
- ？可汗学院的导数/偏导数
- ？可汗学院的渐变
- ？ Google 的反向传播可视化
开发工具
版本控制
- 通过 Git 社区学习 Git
- GitHub 的 Github 教程
命令行
- 通过 learnshell.org 学习 Shell
基础知识
核心机器学习
- Google 20 分钟机器学习简介
机器学习概念的完美起点
- Google 机器学习速成课程
机器学习基础知识的全面基础
高级主题
核心概念
- 机器学习 Q 和 AI 作者：Sebastian Raschka
深入探讨各种先进的机器学习概念
语言模型和 NLP
- ？ Andrej Karpathy 的法学硕士简介
- ？建立和微调法学硕士 作者：Sebastian Raschka
- 从头开始建立法学硕士 作者：Sebastian Raschka
- LLM 课程部分作者：Maxime Labonne
深度学习和变形金刚
- LightningAI 的深度学习基础知识
- Hironobu Suzuki 的深度学习工程师指南
- Hugging Face 变形金刚课程
强化学习
自然语言处理和计算机视觉
- Huggingface 的 NLP 课程
- Kaggle 的计算机视觉
学习应用
- 科学机器学习 作者：Christoph Molnar 和 Timo Freiesleben
- ？ Huggingface 的游戏机器学习
处理数据
- Kaggle 介绍 SQL 和高级 SQL
- 谷歌数据准备
机器学习工程
- Goku Mohandas 使用 ML 制作
- ？圣地亚哥 ML 学校
其他重要主题
- ？ Tivadar Danka 的 ML 数学
- ��� 麻省理工学院的机器学习效率
- 德米特里·科兹洛夫的知识蒸馏
- Kaggle 的人工智能伦理
- Kaggle 的 ML 可解释性
工作技能
本节包含机器学习相关职位列表的热门技能以及为这些职位面试做准备的资源。
面试准备
- 破解编程面试作者：Gayle Laakman McDowell
为理解和练习 Leetcode 风格的问题而创建
- 系统设计专访 Alex Xu
系统设计准备
- Khang Pham 的 ML 面试学习计划
机器学习面试的最低可行学习计划
编程语言
- 哈佛大学的 Python 简介
适合初学者的综合 Python 课程
- Python 深度探究 作者：Stephen Gruppetta
更先进、更全面
- freeCodeCamp 的 C++ 教程
适合初学者的完整 C++ 课程
- Rust 团队的 Rust
- Java 赫尔辛基大学
机器学习框架
深度学习
- freeCodeCamp 提供的 TensorFlow 2.0 完整课程
- 用于深度学习的 PyTorch 作者：Daniel Bourke
- Scikit-learn 开发人员提供的 Scikit-learn 教程
- Keras 教程，作者：TutorialsPoint
数据处理
- NumPy 团队的 NumPy 教程
- Kaggle 的熊猫课程
高级工具
- Google 的 JAX 快速入门
- ONNX 团队提供的 ONNX 教程
- NVIDIA TensorRT 指南
- LangChain 速成课程，帕特里克·洛伯 (Patrick Loeber)
模型开发
- XGBoost 团队的 XGBoost 文档
- NVIDIA 的 CUDA 编程指南
云平台
主要供应商
- Google Cloud 上的机器学习 by Google Cloud
- Amazon Web Services 提供的 AWS 机器学习
- Microsoft Azure AI 基础知识
开发运营工具
- TechWorld 与 Nana 合作的 Kubernetes 教程
- FreeCodeCamp 提供的 Docker 教程
免费 GPU
最佳选择
- 谷歌合作实验室
免费 T4/P100 GPU，限时
- Kaggle 笔记本
每周 30 小时的 P100/T4 GPU
附加选项
- 闪电人工智能
22 个 GPU 小时免费
- 谷歌云平台
$300 免费积分
- 亚马逊 SageMaker
提供免费套餐
- 纸空间渐变
免费社区层
其他资源
- ？我推荐的新闻通讯
- ？ Dair AI 推荐的 YouTube 频道
- ？我在 X 上推荐关注的帐户
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